欢迎访问新加坡聚知刊出版有限公司官方网站
info@juzhikan.asia
基于机器学习的压力容器缺陷检测与预测技术研究
  • ISSN:3041-0673(Print)3041-0681(Online)
  • DOI:10.69979/3041-0673.25.06.098
  • 出版频率:月刊
  • 语言:中文
  • 收录数据库:ISSN:https://portal.issn.org/ 中国知网:https://scholar.cnki.net/journal/search

基于机器学习的压力容器缺陷检测与预测技术研究
胡立洪

杭州皓华压力容器有限公司浙江杭州311401

摘要:本文探讨了基于机器学习的压力容器缺陷检测与预测技术。介绍了机器学习在缺陷检测中的应用背景,分析了传统检测方法的局限性,详细阐述了机器学习在压力容器缺陷检测中的具体实现,包括数据预处理、特征提取、模型选择与训练等关键环节。同时,对机器学习在缺陷预测中的应用进行了展望,强调了其在提高检测效率、准确性和智能化水平方面的潜力。

关键字:机器学习;压力容器;缺陷检测;缺陷预测

参考文献

[1]董豪,李少波,杨静,等. 基于特征融合与语义引导的药用胶囊表面缺陷检测[J]. 计算机集成制造系统,2025,31(1):158-170.

[2]丁洪涛. 基于超声检测技术的压力容器泄漏检测方法与试验研究[J]. 机械管理开发,2025,40(1):12-15.